Identification of Neuroblastoma Subgroups Based on Three-Dimensional Telomere Organization
Notice bibliographique
Résumé
Using 3D telomere quantitative fluorescence in situ hybridization, we determined the 3D telomere organization of 74 neuroblastoma tissue samples. Hierarchical cluster analysis of the measured telomere parameters identified three subgroups from our patient cohort. These subgroups have unique telomere profiles based on telomere length and nuclear architecture. Subgroups with higher levels of telomere dysfunction were comprised of tumors with greater numbers of telomeres, telomeric aggregates, and short telomeres (P<.0001). Tumors with greater telomere dysfunction were associated with unfavorable tumor characteristics (greater age at diagnosis, unfavorable histology, higher stage of disease, MYCN amplification, and higher MYCN expression) and poor prognostic risk (P<.001). Subgroups with greater telomere dysfunction also had higher intratumor heterogeneity. MYCN overexpression in two neuroblastoma cell lines with constitutively low MYCN expression induced changes in their telomere profile that were consistent with increased telomere dysfunction; this illustrates a functional relationship between MYCN and 3D telomere organization. This study demonstrates the ability to classify neuroblastomas based on the level of telomere dysfunction, which is a novel approach for this cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».